AI Text Intelligence API

API de análise de texto construída com FastAPI, focada em tarefas de Processamento de Linguagem Natural (NLP), como:

• Análise de sentimento
• Classificação de texto
• Sumarização de texto

O projeto foi desenvolvido com uma arquitetura simples, modular e fácil de escalar, ideal para estudos, portfólio e projetos reais.

🖼️ Prints do Projeto em Funcionamento

Abaixo estão alguns prints reais da API em execução, utilizando a documentação interativa do Swagger (FastAPI):

📌 Documentação Interativa (Swagger UI)

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📌 Endpoint de Análise de Sentimento (/sentiment)

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📌 Resposta da API em Execução

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🚀 Tecnologias Utilizadas

• Python 3.11+
• FastAPI
• Uvicorn
• Pydantic
• OpenAPI / Swagger

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📂 Estrutura do Projeto

ai-text-intelligence-api/
│
├── app/
│   ├── main.py
│   ├── schemas.py
│   └── services/
│       ├── sentiment.py
│       ├── classifier.py
│       └── summarizer.py
│
├── venv/
├── requirements.txt
└── README.md

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⚙️ Instalação e Execução

1️⃣ Clone o repositório

git clone https://github.com/SEU_USUARIO/ai-text-intelligence-api.git
cd ai-text-intelligence-api

2️⃣ Crie e ative o ambiente virtual

Windows (PowerShell):

python -m venv venv
.\venv\Scripts\Activate.ps1

3️⃣ Instale as dependências

pip install -r requirements.txt

4️⃣ Execute a aplicação

python -m uvicorn app.main:app --reload

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📖 Documentação (Swagger)

Após iniciar o servidor, acesse:

• Swagger UI: 👉 http://127.0.0.1:8000/docs

• OpenAPI JSON: 👉 http://127.0.0.1:8000/openapi.json

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🔌 Endpoints Disponíveis

🔹 POST /sentiment

Analisa o sentimento do texto enviado.

Request:

{
  "text": "Eu adorei esse produto, é incrível"
}

Response:

{
  "sentiment": "positivo",
  "score": 2
}

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🔹 POST /classify

Classifica o texto em categorias pré-definidas.

Request:

{
  "text": "Este artigo fala sobre tecnologia e programação"
}

Response:

{
  "label": "tecnologia"
}

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🔹 POST /summarize

Gera um resumo do texto enviado.

Request:

{
  "text": "Texto longo que será resumido..."
}

Response:

{
  "summary": "Resumo do texto."
}

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🎯 Objetivo do Projeto

Este projeto tem como objetivo:

• Praticar FastAPI
• Aplicar conceitos básicos de NLP
• Criar uma API organizada e documentada
• Servir como projeto de portfólio

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🧠 Próximas Melhorias (Roadmap)

• Integração com modelos de Machine Learning
• Autenticação (JWT)
• Dockerização
• Testes automatizados
• Deploy em cloud (Railway / Render / AWS)

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📄 Licença

Este projeto está sob a licença MIT.